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基于多尺度数据的股票操纵检测集成模型
1
作者
刘成明
李海霞
+1 位作者
李韶川
李英豪
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期621-628,共8页
股票市场是我国金融市场的重要组成部分,其稳定性影响着整个金融体系的稳定,其中的股票价格操纵一直是一个受到广泛关注的问题。现有检测模型的研究往往仅基于日间交易数据或日内交易数据,但股票操纵行为在短期和长期内都能产生影响,单...
股票市场是我国金融市场的重要组成部分,其稳定性影响着整个金融体系的稳定,其中的股票价格操纵一直是一个受到广泛关注的问题。现有检测模型的研究往往仅基于日间交易数据或日内交易数据,但股票操纵行为在短期和长期内都能产生影响,单一时间尺度的研究方法可能无法全面把握股票操纵的模式特征。文中提出一种基于多尺度数据的股票操纵检测集成模型,整合了使用分钟级和日级交易数据的子模型,以增强识别基于交易的股票操纵行为的能力。对比实验结果显示,所提出的使用了多尺度数据的模型在AUC、准确度、召回率、精确度等各项指标上均有较大的提升。
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关键词
股票操纵检测
集成学习
深度学习
循环神经网络
多时间尺度
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题名
基于多尺度数据的股票操纵检测集成模型
1
作者
刘成明
李海霞
李韶川
李英豪
机构
郑州大学网络空间安全学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期621-628,共8页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1217001)。
文摘
股票市场是我国金融市场的重要组成部分,其稳定性影响着整个金融体系的稳定,其中的股票价格操纵一直是一个受到广泛关注的问题。现有检测模型的研究往往仅基于日间交易数据或日内交易数据,但股票操纵行为在短期和长期内都能产生影响,单一时间尺度的研究方法可能无法全面把握股票操纵的模式特征。文中提出一种基于多尺度数据的股票操纵检测集成模型,整合了使用分钟级和日级交易数据的子模型,以增强识别基于交易的股票操纵行为的能力。对比实验结果显示,所提出的使用了多尺度数据的模型在AUC、准确度、召回率、精确度等各项指标上均有较大的提升。
关键词
股票操纵检测
集成学习
深度学习
循环神经网络
多时间尺度
Keywords
Stock manipulation detection
Ensemble learning
Deep learning
Recurrent neural network
Multi-time scale
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度数据的股票操纵检测集成模型
刘成明
李海霞
李韶川
李英豪
《计算机科学》
北大核心
2025
0
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